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销售客服促单缺技巧？客服体系培训带 AI 陪练提升转化效率
在当下的消费市场中，销售客服作为连接企业与客户的关键桥梁，其促单能力直接影响着企业的业绩增长。然而，不少企业都面临着一个共性问题：客服团队明明每天接待大量客户，最终的转化效果却不尽如人意，核心原因往往指向 “促单技巧不足”。从无法精准捕捉客户需求，到应对异议时话术生硬，再到错过最佳促单时机，这些问题不仅降低了客户体验，更让企业错失了大量潜在订单。如何解决销售客服的促单能力短板？传统的客服培训模式似…- 0
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维基百科向AI公司“亮剑”：从免费抓取到付费API，知识共享的未来何去何从？
在人工智能狂飙突进的2025年，一个看似温和的非营利组织正悄然发起一场关乎互联网文明根基的变革。维基媒体基金会近日公开呼吁人工智能公司停止无偿抓取维基百科内容，转而通过其付费企业级API——维基媒体企业平台（Wikimedia Enterprise）获取数据，并明确标注内容来源。这一举措远非简单的商业模式调整，而是一次对数字时代“知识如何被生产、使用与回报”的深刻再定义。这场转型背后，是理想主义与…- 0
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万字长文|ChatBI核心技术架构全解析：从NL2SQL到自主智能的技术演进
万字长文|ChatBI核心技术架构全解析：从NL2SQL到自主智能的技术演进第一部分：技术背景与演进历程ChatBI作为AI与数据分析深度融合的产物，正推动企业从"被动查询"向"主动洞察"转型。根据ITPUB白皮书调研，2025年ChatBI已从技术概念步入规模化应用阶段，其核心技术路径已从早期的自然语言转SQL（NL2SQL）向多模态交互与AI…- 1
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对话方小雷：单日面试1.4万人，朱啸虎连投三轮的AI应用什么样？
八年，近屿智能CEO方小雷，已经习惯了回应质疑。作为一家从2017年就开始做“AI面试”的企业，近屿智能开局很难。在经历了被69家VC拒绝后，金沙江创投给出了第一笔钱。而后，他们成为了被朱啸虎连投三轮的“现实主义AGI故事”。“最初，很多人根本看不懂我们在做什么。”对于一家用AI能力做产品的企业来说，ChatGPT时刻之前的日子很难熬。爬坡期，他见证了那些打着“招聘”名号，实际上在卖数据的同行，最…- 3
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2024 AIGC应用落地年我们的ChatBI让大模型不仅仅停留在聊天
CES观察：AI无处不在，但大语言模型的主要应用场景仍停留在聊天资深分析师Anshel Sag就表示，“在去年的CES上，AI还没有权力开火，如果你认为AI是去年的浪潮的话，那今年它就是海啸。”AI确实如海啸般汹涌的卷过CES的会场。而实际体验下来，从电脑到到小家电之间，AI化的程度存在着不小的差异，但对于席卷全球的大语言模型而言，几乎所有的产品都只能算是浅尝辄止。只能说有了，但很难说它和产品已经…- 4
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做AI PPT，50人团队年入1亿美元，发布AI PPT提示词指南，从7000万用户工作流精选
仅50人团队创下21亿美元估值，AI演示工具Gamma如何跑通"小而美"盈利范式？在硅谷疯狂烧钱扩张的创业叙事中，一家名为Gamma的初创公司正用极致效率改写规则。这家仅用50余人团队的公司，近日以21亿美元估值完成6800万美元B轮融资，并首次披露已实现年经常性收入（ARR）1亿美元的盈利状态：这意味着人均创造ARR高达200万美元。今天，他们又向前迈了一大步：全面开放API…- 4
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AI 正在稀释「专家」，什么才是你的新护城河？
过去一年，我越来越频繁地听到一种声音：“现在只要把问题喂给 AI，很多专家好像也没那么重要了。”这句话听起来刺耳，但并非空穴来风。AI 并没有真正“取代”专家，却正在做一件更隐蔽、也更深刻的事情——它正在稀释专家的价值密度。不是消失，而是贬值。一、AI 并没有干掉专家，但它压缩了“专家溢价”先澄清一个事实：AI 目前还远远无法全面替代真正的一线专家。但它已经非常擅长三件事：快速复现某个领域的“标准…- 3
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一个人就是一支队伍（三）：交出方向盘，与硅基网络的自治
“机器是否能思考，这是一个就像‘潜水艇是否能游泳’一样的问题。” —— 艾兹格·迪科斯彻（Edsger W. Dijkstra）1948年，约翰·冯·诺依曼在普林斯顿的一次演讲中，勾勒了一个极具张力的蓝图：自我复制自动机。在后来的构想中，它演变成了足以横跨星系的“冯·诺依曼探测器”——一种被抛入深空，能够利用当地资源自我迭代、自我修复，最终替人类在亿万光年外完成探索任务的数字生命。它不需要母星持续…- 1
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知识开源的初衷 ｜ 企业该为ERP花多少钱
自从两年前启动企业知识开源计划的布道以来，在各种会议、论坛上，我一直在宣讲：中国的经济总量（国家GDP总额）已经占到全球的16%，然而中国的企业管理软件行业（以ERP为代表）可能只有全球总额的5%都不到，这跟中国的经济体量严重不相称，说明中国企业对于管理软件严重投入不足——这对中国经济的可持续发展、中国科技产业的成长都是极其不利的。原因是什么呢？很简单，就是中国企业远远没明白究竟应该在自己的ERP…- 0
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企业AI 项目商业成果权责不清：技术与业务互推责任，谁该为结果买单？
“AI 模型准确率达标了，业务没增长，是业务部门不会用！”“技术部门开发的工具不贴合场景，怎么可能有商业成果？”AI 项目失败后，技术部门和业务部门常陷入这样的 “甩锅大战”。核心问题在于：企业没明确 “谁最终对商业成果负责”，把 AI 项目的责任拆成 “技术部门管开发、业务部门管使用”，却没建立 “共同担责” 的机制，最后技术指标达标了，商业目标却落空，没人为此负责。这种权责不清的根源，在于 “…- 1
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企业 AI 顾问：开启降本增效新大门的神奇钥匙
咱先唠句实在的，现在谁不提 AI 都觉得跟不上趟儿，可真到企业要搞 AI 的时候，大多是 “手里攥着钱，眼里没方向”—— 要么跟风砸钱搞了套看起来很炫的系统，结果跟自家业务驴唇不对马嘴，成了 “昂贵的摆设”；要么对着满屏的 AI 概念犯怵，不知道从哪个业务环节下手，眼睁睁看着竞争对手靠 AI 把效率拉满，自己只能干着急。这时候，企业 AI 顾问的作用，简直像给迷路的人递了张精准导航图，关键得很！先…- 3
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如何用AI+策略快速从1000份简历找到候选人？
招聘是每个公司必不可少的动作，但面试是每个用人部门深恶痛绝的活动，原因无他，面试这件事ROI奇低！之前我做过一次统计，一次岗位从发布出去，到简历筛选、一面、二面、最终offer，中间还会充斥着候选人在入职时候突然拒绝offer的事情。所以，一次招聘的成本是奇高的，以下是一组数据，以产品经理招聘为例。LinkedIn Talent Solutions报告、猎聘研究院《2023中高端人才招聘趋势白皮书…- 6
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货拉拉数据工厂：从3k+工具到AI智能体，我们如何让造数效率翻倍？
当一个数据平台的工具量突破3000+、日均调用超50万次，是该庆祝规模化的胜利，还是警惕效率的陷阱？货拉拉数据工厂就曾站在这样的十字路口——依托高效的"协议编程"架构，我们实现了工具的爆发式增长，却也迎来了用户最真实的抱怨："工具太多选不出""串流程要记半天""新手上手太费劲"。于是，一场从"平台化"…- 1
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为什么你的 AI 项目总停在演示？问题不在模型，在边界
一句看起来很正常的客服回复，最后让一家航空公司赔了钱。这是真实在Air Canada发生过的事。用户去问丧亲优惠机票怎么申请，聊天机器人给了一个听起来很不错的答案：“先买全价票，之后 90 天内再补申请退款。”用户照做了。但航空公司拒绝退款。最后，法院判Air Canada 赔偿。这件事真正值得反复看的，不是“AI 又说错话了”，而是：它是代表公司说错的。所以在养龙虾的热潮中，我越来越确定一句话：…- 0
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Notion CEO发布AI年度思考笔记，发布1天，200万人围观，AI职场人的黄金时代刚刚开始？
Notion CEO年度思考：蒸汽、钢铁与无限智能体，AI将如何重塑知识工作？驾驭时代材料者，定义时代。每当一种“奇迹材料”出现，时代便随之更迭。钢铁铸造了镀金时代，半导体开启了数字纪元，如今，AI作为“无限智能体”的时代已经到来。历史反复证明：谁掌握了核心材料，谁就定义了这个时代。钢铁和蒸汽机改变的不仅是建筑和工厂，更重塑了城市。几百年前，城市是“人类尺度”的。四十分钟可横穿佛罗伦萨，生活节奏由…- 0
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基于多智能体的ChatBI在商业银行的应用研究
2025年全国两会《政府工作报告》中明确提出“持续推进‘人工智能+’行动”及“支持大模型广泛应用”。基于多智能体的ChatBI系统凭借分布式协作特性、专业化角色分工与自适应交互机制，可将复杂的商业银行相关任务拆解为多智能体的协同目标，各专项智能体依托自身专业能力，在遵循金融合规要求的前提下实现高效协作，既发挥单一智能体的专业化优势，又通过多智能体的分工、协作提升系统对复杂场景的适配能力。据此，商业…- 1
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私域知识工程实战：如何让AI一次性写出高质量代码？
AI编程的瓶颈不在于模型不够聪明，而在于信息不对称。通过简单、快速构建私域知识工程体系 ，让AI从 "临时工" 变成真正懂业务的 "老司机" 。1. 那个让人又爱又恨的"80分困境"作为一个在复杂业务系统中摸爬滚打的开发者，我相信你一定经历过这样的场景：满怀期待地打开Claude Code，兴冲冲地描述需求： "帮我写…- 1
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AI+招聘：智能简历筛选技术如何优化HR工作流程？
在现代招聘过程中，HR们常常感到疲于应对海量简历的筛选任务。而今天，我们将带您深入了解一种前沿的解决方案——智能简历筛选系统。通过这篇文章，您将轻松掌握从简历数据收集到矢量化存储的全过程，感受AI技术如何颠覆传统人力资源管理的工作方式。无论您是否熟悉AI技术，这篇文章都将为您提供深入浅出的实操解析，让您对这一系统了然于心。一、数据采集与初始处理在智能简历筛选系统中，数据采集是至关重要的第一步。为什…- 3
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AI测试平台的用例管理实践：写得清晰，管得高效，执行更智能
做测试的过程中，经常会遇到过这样的场景：用例分散在不同文档里，临时找的时候东翻西找；步骤写得太模糊，换个人来执行就跑不通；回归测试一旦规模上百条，全靠人工跑效率低、覆盖率还不敢保证。这些问题几乎是测试团队的常态。我们霍格沃兹测试开发学社研发的 AI测试平台 里，尝试把“用例编写—集中管理—智能执行”串起来，解决了不少老大难问题。今天就和大家分享下实践经验。01 用例编写：可执行…- 3
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AI时代的一个新职业-Skills技能创作者
最近聊Claude Skills比较多。前面我抓你吗写过文章来聊Skills技能。而且当时给出一个简单公式：Skills = 大模型+方法（worflow+规则)+工具(MCP call)+知识库(rag或其他知识形态）大家都知道对于大模型，它一直在想方设法地拓展它对外部的一些边界和能力。从最早的Function Call到MCP上下文工程，再到A2A Agent协议，所有的这些都是为了更好的扩展…- 0
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有了 NotebookLM 后，还需要 Obsidian 吗？
前段时间，Google 一口气发布了 Gemini 3.0 Pro 和 Nano Banana Pro。伴随着这次模型发布，Google 自家的产品线也迎来了进化，其中就包括 NotebookLM。坦白说，我之前其实用得不多。虽然它也能上传资料、总结内容、回答问题，甚至一键生成播客。但总觉得离「惊艳」还差了点意思，因为很多 AI 工具都能提供类似的功能。直到这一次，Google 把 Nano Ba…- 2
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软件产品，集体向 Agent 缴械
2026 年过去不到三个月，一个趋势已经非常明显：传统软件产品正在集体向 Agent 缴械。不是被淘汰，不是被替代，而是主动打开大门，把自己变成 Agent 的「可调用模块」。这件事的速度之快，超出了所有人的预期。从「我来操作」到「它来操作」先说一个直观的变化。过去使用一款软件，流程是这样的：打开应用 → 找到功能 → 点击按钮 → 填写表单 → 确认提交。每一步都需要你亲自操作。现在呢？对 Ag…- 1
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月活11亿的Reddit ，怎么选向量数据库：Pgvector、Redis、Milvus、Qdrant
业务团队可能说他们想要个负重一吨，时速两百公里的马车……现如今，借助向量检索能力，实现基于语义相似度的智能搜索，已经是所有电商、推荐、社区平台技术架构的重要一环。作为拥有约 1.08 亿日活、 11 亿月活用户的兴趣内容社区平台， Reddit自然也不例外。自2024 年起，Reddit 各个团队就已经开始用不少方案来做近似最近邻（ANN）向量搜索。这个过程中，有用过谷歌的 Vertex…- 3
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YC总裁开源了他在用的AI记忆系统：10000个文件里找东西，再也不用grep了
Garry Tan是谁不用多介绍了，YC现任总裁，硅谷最有话语权的早期投资人之一。他之前开源过一个叫gstack的工具包，已经炸过一波朋友圈，那东西说白了就是一整套产品开发的superpowers，从需求分析到上线全覆盖。这次他又放了个更大的招 GBrain，一个个人AI记忆系统。Agent 问题很多人在用AI Agent的时候都会碰到同一个坎：你给它喂了大量个人笔记、会议记录、日程安…- 3
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